【20260204AI日报】上交大智能计算研究院论文:不只算对答案,大模型如何真正学会运筹建模丨ICLR 2026

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上交大智能计算研究院论文:不只算对答案,大模型如何真正学会运筹建模丨ICLR 2026

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本文介绍了一项来自上海交通大学智能计算研究院葛冬冬、林江浩研究团队的研究成果。该研究主要探讨了大语言模型在运筹优化(OR)任务中的表现及其改进方法。研究指出,现有大模型在运筹优化任务中主要面临两个问题:一是仅依据最终求解结果进行奖励可能导致模型学习到错误的推理路径;二是传统的过程监督方法难以捕捉推理步骤之间的依赖关系。针对这些问题,研究团队提出了StepORLM框架,该框架结合了结果导向奖励和过程级监督,通过自进化机制来优化模型性能。实验结果显示,StepORLM在多个运筹优化基准数据集上显著优于其他模型,尤其在复杂场景中表现更佳。这一研究不仅提升了大模型在运筹优化任务中的可靠性,也为解决其他复杂推理任务提供了新思路。

全产业大模型如何穿越概念迷雾?万联易达成立产业AI专委会破难题

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万联易达公司近期在北京举行了一场研讨会,旨在解决AI产业应用中的“结构性错配”问题。会议中,清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松等人组成的专家委员会正式成立,旨在推动“万联摩尔”全产业AI大模型的研发与应用。该模型通过融合产业本体图谱,构建结构化的知识图谱,以解决产业决策中的多维变量问题。专家委员会讨论了如何将学术前沿真正应用于产业痛点,探讨了产业知识的形式化表达、非结构化经验的可计算转化等难题,为AI在产业应用中的落地提供了新方向。

刚刚,腾讯姚顺雨署名首篇论文发布,「下半场」先搞上下文学习

腾讯AI实验室近期发布了一篇由姚顺雨署名的首篇论文,研究内容主要集中在上下文学习领域。上下文学习是当前大语言模型研究中的一个重要方向,旨在提升模型在特定上下文环境中的理解和生成能力。该研究通过引入新型的上下文编码机制,提升了模型在复杂任务中的表现。论文不仅展示了上下文学习在提高模型性能上的潜力,也为后续研究提供了新的思路。


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谷歌近期发布了一篇关于AI解数学题的研究报告,该报告指出,尽管AI在解决一些数学问题上取得了显著进展,但在更复杂的数学推理和证明任务中仍面临诸多挑战。报告强调,现有AI系统在处理数学问题时主要依赖于对大量数据的学习和模式匹配,而缺乏对数学概念的深刻理解和推理能力。因此,AI在解决复杂数学问题时仍需大量人工干预和调试。这一发现不仅揭示了AI在数学推理领域的局限性,也为未来AI研究提供了方向。

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港科大近期发布了一篇关于RebuttalAgent的研究成果。该研究旨在通过AI系统理解审稿人的观点并生成合理的回应,以提高学术论文评审的效率和质量。研究团队采用心智理论(Theory of Mind)方法,通过模拟审稿人的思考过程,使AI系统能够更准确地理解和回应审稿人的评论。实验结果表明,该系统在生成Rebuttal时能够有效提升论文评审的质量,为学术评审过程提供了新的工具。

业界最高!商汤大装置SenseCore原生AI云平台获信通院5A卓越级认证

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2亿美元结盟,Snowflake×OpenAI深度合作:AI没有独霸者,只有生态赢家

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云数据巨头Snowflake与AI领域的领先者OpenAI达成了一项多年期战略合作协议,合作金额高达2亿美元。双方将在数据处理、AI模型训练等多个方面展开深度合作,共同推动AI技术的发展和应用。这一合作不仅标志着数据和AI技术的深度融合,也为其他企业提供了借鉴,展示了AI生态合作的重要性和潜力。

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瑞士生物科技公司InCephalo研发能局部作用于胶质母细胞瘤的生物制剂,提升药物局部停留时间与浓度

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总结

今日的AI领域新闻主要围绕大语言模型在特定任务中的应用和优化、AI与产业结合的挑战和解决方案、以及AI在医疗领域的最新进展等方面。上海交通大学的研究团队提出了StepORLM框架,通过过程级监督和自进化机制提升了模型在运筹优化任务中的可靠性;万联易达则通过成立专家委员会,致力于解决AI在产业应用中的结构性错配问题。此外,谷歌、商汤科技、Snowflake和OpenAI等公司的最新动态展示了AI技术在不同领域的广泛应用和深远影响。总体来看,今日新闻不仅展示了AI技术在多个领域的最新进展,也为未来研究和应用提供了新的思路和方向。


作者:Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct
文章来源:雷锋网, 量子位, 机器之心, 钛媒体
编辑:小康

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